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Title: Aplicação de análise multivariada em detecção de disparos de neurônios
Authors: Nagy, Juliano Capelo
Keywords: Atividade neural;Desvio mediano absoluto;Análise de componentes principais;Agrupamento;Neural activity;Median absolute deviation;Principal component analysis;Clustering
Issue Date: 2-Sep-2021
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: NAGY, Juliano Capelo. Aplicação de análise multivariada em detecção de disparos de neurônios. 2021. 35f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística), Departamento de Estatística, Universidade do Rio Grande do Norte, Natal, 2021.
Portuguese Abstract: A classificação por picos é um problema na neurociência contemporânea e consiste na detecção e agrupamento de atividades neurais, também chamados de picos. O problema existe porque há uma dificuldade na hora de diferenciar estas atividades, quando vários neurônios são gravados simultaneamente, fazendo com que diferentes atividades neurais sejam detectadas. Este trabalho tem o objetivo de apresentar um processo para a resolução do problema da classificação por picos. Para isso vamos, usando o software Rstudio, aplicar algumas técnicas estatísticas em um conjunto de dados reais sobre atividades neurais de uma espécie de gafanhoto Schistocerca americana, com o desvio mediano absoluto e técnicas de análise multivariada como análise de componentes principais e K-means.
Abstract: Spike sorting is a problem in contemporary neuroscience and consists of detecting and grouping neural activities, also called peaks. The problem exists because there is a difficulty when it comes to differentiating these activities, when several neurons are recorded simultaneously, causing different neural activities to be detected. This work aims to present a process for solving the spike sorting problem. For this we will, using software Rstudio, apply some statistical techniques on a real dataset about neural activities of a species of grasshopper Schistocerca americana, with the absolute median deviation and multivariate analysis techniques as analysis of main components and K-means.
URI: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/33421
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